作者：张昊,金冠,蒋毅,曹俊 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2019年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2019040350 DOC编号：DOCCGQJ2019040359 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统外螺纹检测方法工作效率低，且难以满足大批量、在线检测等要求的问题，通过机器视觉技术、数字图像处理技术并融合机器学习，提出一种基于角点检测算法的更加高效、精确检测外螺纹参数的非接触式检测方法。通过电荷耦合器件(CCD)相机获取螺纹图像，进行图像处理后，提取图像中的轮廓函数以及角点坐标等有效信息，并通过支持向量机(SVM)进行点集分类操作。通过数据分析，从而达到对螺纹螺距、中径、大径、小径和牙型角参数的测量，达到了控制螺纹加工质量的目的。测试结果表明：每分钟可完成200个螺纹件的参数检测，即检测速度达到3. 3个/s，检测精度达到0. 001 mm。

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